


Wie kann ich mit der Requests-Bibliothek Multipart-/Form-Data-Anfragen in Python senden?
Senden von „Multipart/Form-Data“ mit Anfragen in Python
Multipart/Form-Data ist eine gängige Kodierung, die zum Hochladen von Dateien und verwendet wird andere Daten an einen Webserver. Mit der Requests-Bibliothek in Python können Sie problemlos mehrteilige/Formulardatenanfragen senden.
Dateien senden
Um eine Datei zu senden, können Sie den Dateiparameter von verwenden die post()-Methode. Dieser Parameter erwartet ein Wörterbuch, in dem die Schlüssel die Formularfeldnamen und die Werte die hochzuladenden Dateiobjekte sind.
Formulardaten senden
Zusätzlich zu den Dateien können Sie auch kann Formulardaten auch über den Dateiparameter senden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Requests einen multipart/form-data POST anstelle des standardmäßigen application/x-www-form-urlencoded POST sendet, wenn Sie einen Dateiparameter angeben.
Um Formulardaten mit dem zu senden Mit dem Dateiparameter können Sie einfach ein String- oder Byte-Objekt als Wert des Formularfelds übergeben. Zum Beispiel:
import requests files = {'foo': 'bar'} response = requests.post('http://httpbin.org/post', files=files)
Anpassen von Dateiparametern
Sie können den Dateinamen, den Inhaltstyp und zusätzliche Header für jede Datei weiter steuern, indem Sie ein Tupel anstelle eines verwenden einzelnes String- oder Byte-Objekt. Das Tupel sollte enthalten:
- Dateiname (optional)
- Inhalt
- Inhaltstyp (optional)
- Zusätzliche Header (optional)
Für Beispiel:
files = {'foo': (None, 'bar')} # No filename parameter
Senden mehrerer Felder mit demselben Namen
Sie können auch mehrere Felder mit demselben Namen senden, indem Sie eine Liste von Tupeln als Wert angeben Dateiparameter. Zum Beispiel:
files = {'foo': [(None, 'bar'), (None, 'baz')]}
Requests-Toolbelt verwenden
Das Requests-Toolbelt-Projekt bietet einen erweiterten Multipart-Encoder, der den Prozess des Sendens von Multipart-/Formulardatenanfragen vereinfacht . Mit diesem Encoder können Sie:
- Anfragen von offenen Dateiobjekten streamen
- Dateinamenparameter standardmäßig weglassen
- Die im Multipart-Header verwendete Grenze steuern
Zum Beispiel:
from requests_toolbelt.multipart.encoder import MultipartEncoder mp_encoder = MultipartEncoder( fields={ 'foo': 'bar', 'spam': ('spam.txt', open('spam.txt', 'rb'), 'text/plain'), } ) headers = {'Content-Type': mp_encoder.content_type} response = requests.post('http://httpbin.org/post', data=mp_encoder, headers=headers)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit der Requests-Bibliothek Multipart-/Form-Data-Anfragen in Python senden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
